A Deep Dive into Kubernetes Metrics
Index編: Introduction
Kubernetes は想像以上世界中に広がる。このプラットフォームの浸透さは、今まで見たことがないようなものです。すべての主要なクラウドベンダは、完全に管理された Kubernetes プラットフォームを提供します。コンテナオーケストレーションプラットフォームによってもたらされるすべての利点によって、新しい課題も多くもたらされます。
この新しいプラットフォームで実行されているアプリケーションのObservability（観測）には、独自の課題があります。プラットフォーム自体のObservabilityについてはどうでしょうか。Kubernetes は、プラットフォーム自体に関する豊富なメトリックを公開しています。これらのメトリックは、Kubernetes hard wayを実行している場合や、クラウドプロバイダーを利用してホストする場合に関係なく、Kubernetes を正常に実行するために重要です。
このmulti-partシリーズでは、Kubetnetes プラットフォーム内で利用可能なメトリックのすべてのソースについて深く掘り下げ、それらを収集する方法、および重要なものに警告する方法について説明します。また、これらのメトリックスのいくつかをシステムにフィードバックして、Kubernetes workloadsのスケジューリングとスケーリングを支援する方法についても説明します。
目的のため、定期的な間隔でメトリックスを取り出し、時系列データベースに保存され数値サンプルとしてメトリックを定義しています。x 軸上の時間で視覚化されます。また、全てLinux の上で Kubernetes を実行しているますが、Windowsの部分が論外となります。ご了承ください。
Metrics Collection and Alerting with Prometheus
メトリックについては、収集と警告の例を示すために、具体的なメトリクスプラットフォームを選択すると便利です。
Cloud Nativeテクノロジの世界では、Prometheusは、メトリックの収集、アラート、および Grafanaの可視化に役に立ちます。
Working Up
監視といえば、最もよく知られているメトリクスから作業することになります。ノード (またはマシン) のメトリックとは、CPU、メモリ、ネットワーク、およびディスク。Kubernetes クラスターの理解にとって重要なのは、Linux が公開している豊富な指標です。
これはら、詳しく説明します。
